中国电子信息工程科技发展研究 情感计算国内外发展态势研究

情感计算作为人工智能发展的新兴前沿领域，已成为推动智能社会建设和数字经济高质量发展的重要方向。它通过对人类情绪的感知、识别、建模与生成，推动人机交互从理性计算向情感智能转型，正在教育、医疗、文娱、交通、养老等关键场景加速落地。
　　本书系统梳理了情感计算的发展脉络与全球态势，重点分析我国在政策支持、科研力量、产业应用与标准建设方面的现状与瓶颈，总结单模态与多模态情感计算的技术路径与研究进展，并对隐私安全、算法偏见、情感操控等伦理挑战进行深入探讨。同时，展望未来人本型智能与“三人协同共舞”的社会愿景，提出构建可信、共情、可控的智能体系的战略路径。全书既体现学术研究的前沿性，也兼顾产业发展的实用性和政策制定的参考价值。

获日本自然科学源内赏、康乐会奖、吴文俊人工智能科学技术奖创新一等奖、科学中国人年度人物“杰出贡献奖”、中国产学研合作创新奖、黄山友谊奖、中国政府友谊奖获得者。其与诺贝尔获奖者高锟、美国商务部长骆家辉等被全球150家媒体评选为“2009年全球华人十大新闻人物”的前三名。2021年11月18日Nature子刊信息，任福继院士在情感计算领域（2016-2020）排名全球前三位，2022年12月9日发布的《情感计算白皮书》信息，任福继院士被评定为情感计算领域全球典型学者榜首。

目录
《中国电子信息工程科技发展研究》编写说明
前言
第1章 情感计算前世今生 1
1.1 情感计算的定义与内涵 1
1.1.1 基本定义与学科属性 1
1.1.2 跨学科理论支撑体系 2
1.1.3 研究内容与意义 4
1.2 情感计算的起源与发展脉络 5
1.2.1 理论奠基与早期探索 5
1.2.2 核心技术演进路径 6
1.2.3 重要里程碑 7
1.3 情感计算当前面临的机遇与挑战 7
1.3.1 多模态AI 驱动的技术突破 7
1.3.2 垂直领域应用产业爆发 9
1.3.3 数据与模型的关键挑战 10
第2章 全球发展态势 11
2.1 情感计算技术发展态势 11
2.1.1 单模态感知技术突破 11
2.1.2 多模态融合算法创新 13
2.1.3 情感生成技术前沿 14
2.2 情感计算产业发展态势 16
2.2.1 应用领域全景分析 16
2.2.2 企业级服务场景落地实践 17
2.2.3 消费级服务创新应用探索 19
2.3 情感计算产业生态与市场格局 21
2.3.1 全球产业链格局 21
2.3.2 资本市场动态追踪 24
2.3.3 市场规模预测分析 25
2.4 全球人才发展情况 26
2.4.1 人才需求结构性变化 26
2.4.2 国际顶尖培养模式 27
2.4.3 人才缺口应对策略与展望 27
2.5 全球发展趋势 28
2.5.1 多模态情感交互技术的前沿发展 28
2.5.2 低资源学习方法技术演进 29
2.5.3 伦理标准建设动向 29
第3章 我国发展现状 31
3.1 情感计算产业相关政策支持与发展环境 31
3.1.1 国家战略与政策推动 31
3.1.2 地方政策与生态建设 35
3.2 情感计算技术研究发展态势 39
3.2.1 高校与科研机构布局 39
3.2.2 企业技术布局 44
3.2.3 产学研合作创新 47
3.2.4 标准建设与知识产权 48
3.3 产业应用现状与发展瓶颈 50
3.3.1 应用场景分析 50
3.3.2 产业化面临的制约因素 55
3.4 国内外情感计算情况对比 61
3.4.1 国内外发展情况对比 61
3.4.2 国内外监管政策对比 64
第4章 情感计算基础理论创新 67
4.1 情绪的起因与定义 67
4.2 情感能量的量化建模 70
4.3 情感表达机制与多模态映射 72
4.4 多模态共情生成与脑电-语义耦合 74
第5章 单模态情感计算方法 76
5.1 文本情感计算 76
5.1.1 方法与框架 78
5.1.2 研究热点与趋势 82
5.1.3 常用数据集 84
5.1.4 评价方法 86
5.2 语音情感计算 88
5.2.1 方法与框架 89
5.2.2 研究热点与趋势 94
5.2.3 常用数据集 95
5.2.4 评价方法 97
5.3 视觉情感计算 98
5.3.1 方法与框架 99
5.3.2 研究热点与趋势 104
5.3.3 常用数据集 104
5.3.4 评价方法 107
5.4 生理信号情感计算 109
5.4.1 信号采集流程 113
5.4.2 研究热点与趋势 120
5.4.3 常用数据集 122
5.4.4 评价方法 125
第6章 多模态情感计算框架 128
6.1 多模态情感计算的定义与范畴 128
6.1.1 核心定义 128
6.1.2 多模态情感计算的发展趋势 129
6.2 典型问题与解决方法 134
6.2.1 跨模态对齐 134
6.2.2 跨模态融合 137
6.2.3 缺失模态鲁棒性 140
6.3 大模型驱动的情感计算 143
6.4 实验数据集和评估标准 144
6.4.1 常用的多模态情感数据集 144
6.4.2 常用的多模态情感评估标准 146
第7章 情感交互与应用场景 149
7.1 情感交互载体技术 149
7.1.1 具身智能平台 149
7.1.2 情感机器人 151
7.2 情感交互主体从载体向角色演化 153
7.2.1 数字人的定义和分类 153
7.2.2 构建数字人核心技术概览 154
7.2.3 当前挑战和最新研究趋势 156
7.3 应用场景 157
7.3.1 心理健康领域 157
7.3.2 智慧教育领域 161
7.3.3 沉浸式文娱领域 165
7.3.4 智能客服领域 169
7.3.5 智能驾驶领域 171
7.3.6 养老陪护领域 173
第8章 伦理与治理框架 177
8.1 情感计算的伦理风险 177
8.1.1 隐私侵犯与数据滥用 177
8.1.2 情感操控与心理暗示 178
8.1.3 算法歧视与情绪偏见 180
8.1.4 隐性感知与知情权缺失 181
8.2 “技术-政策-社会”协同治理机制 182
8.2.1 技术层面的风险治理机制 183
8.2.2 情感智能伦理监管政策 188
8.2.3 社会层面的伦理治理机制 191
8.3 典型案例分析 193
8.3.1 零售场景情绪识别争议 196
8.3.2 AI 伙伴情感支持争议 198
8.3.3 招聘场景的算法偏见问题 200
8.3.4 智能头环在教育领域应用的争议 202
第9章 未来展望与思考 204
9.1 技术演进趋势：迈向人本型智能 204
9.2 系统应用展望：构建情绪感知型社会系统 206
9.2.1 情绪感知型公共服务体系 207
9.2.2 情感机器人与数字人交互体系 208
9.3 全球竞争挑战：我国如何形成差异化战略优势 209
9.4 制度与治理框架：人机情感交互的伦理风险与技术
安全 211
9.5 先进智能：推进迈向“三人协同共舞”社会 213
9.6 情感智能体：通用人工智能意识探究的前沿路径 217
9.7 发展策略：构建中国特色的情感智能发展体系 219
9.8 总结：塑造可信、共情、可控的未来智能系统 221
参考文献 223